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3장 MLOps의핵심기능
MLOps
는 조직 내 많은 역할과 머신러닝 모델 생애주기 내 많은 부분에 영향을 끼친다. 이번
장에서는
MLOps
의 다섯 가지 핵심 기능인 개발
Development
, 배포
Deployment
, 모니터링
Monitoring
, 반
복
Iteration
, 거버넌스
Governance
를 소개한다. 이번 장에서는 대략적인 내용만 소개하고, 각각의 기
술 상세와 요건은
4
장부터
8
장에 걸쳐 다루도록 하겠다.
3.1
머신러닝 입문
MLOps
의 핵심 기능을 이해하려면 머신러닝의 작동 원리를 이해하고 특성을 알아야 한다. 알
고리즘 선택(혹은 머신러닝 모델을 구축하는 방식)이
MLOps
에서 차지하는 역할을 간과하곤
하지만, 이는
MLOps
프로세스에 직접적인 영향을 줄 정도로 중요하다.
근본적으로 머신러닝은 컴퓨터 알고리즘의 총아로서, 명시적으로 프로그래밍되기보다는 자동
으로 경험으로부터 배우고 성능을 개선한다. 알고리즘을 활용하여 학습 데이터라고도 불리는
표본 데이터를 분석하고, 예측을 수행하는 소프트웨어 모델을 구축한다.
예를 들어, 이미지 인식 모델은 사진에서 각 계량기를 구분할 수 있는 키 패턴을 검색하여 전기
계량기 유형을 식별할 수 있다. 또 다른 예로 보험 추천 모델을 들 수 있는데, 유사한 고객의 과
거 이력을 분석하여 특정 고객이 ...